Обратный ход метода Гаусса

import numpy as np
matrix = np.array([[3.8, 6.7, -1.2, 5.2],
                   [6.4, 1.3, -2.7, 3.8],
                   [2.4, -4.5, 3.5, -0.6]])
 
def gaussFunc(matrix):
    for nrow, row in enumerate(matrix):
        # nrow равен номеру строки
        # row содержит саму строку матрицы
        divider = row[nrow] # диагональный элемент
        # делим на диагональный элемент.
        row /= divider
        # теперь надо вычесть приведённую строку из всех нижележащих строчек
        for lower_row in matrix[nrow+1:]:
            factor = lower_row[nrow] # элемент строки в колонке nrow
            lower_row -= factor*row # вычитаем, чтобы получить ноль в колонке nrow
    # все строки матрицы изменились, в принципе, можно и не возвращать
    return matrix

import numpy as np
matrix = np.array([[3.8, 6.7, -1.2, 5.2],
                   [6.4, 1.3, -2.7, 3.8],
                   [2.4, -4.5, 3.5, -0.6]])
 
def gauss(matrix):
    for nrow, row in enumerate(matrix):
        # nrow равен номеру строки
        # row содержит саму строку матрицы
        divider = row[nrow] # диагональный элемент
        # делим на диагональный элемент.
        row /= divider
        # теперь надо вычесть приведённую строку из всех нижележащих строчек
        for lower_row in matrix[nrow+1:]:
            factor = lower_row[nrow] # элемент строки в колонке nrow
            lower_row -= factor*row # вычитаем, чтобы получить ноль в колонке nrow
    # все строки матрицы изменились, в принципе, можно и не возвращать
    return matrix
def gauss_reverse(matrix):
    n_row=matrix.shape[0]
    x=[None]*n_row
    for i in range(n_row-1, -1,-1):
        x[i]=matrix[i,-1]-np.dot(matrix[i, i+1:n_row], x[i+1:])
    return(np.array(x))
x=gauss_reverse(gauss(matrix))
print(x)

def gauss_reverse(matrix):
    n_row=matrix.shape[0] # число строк в матрице
    x=[None]*n_row # инициализируем вектор решений None
    for i in range(n_row-1, -1,-1): # обратный отсчет i=3,2,1,0..
        x[i]=matrix[i,-1]-np.dot(matrix[i, i+1:n_row], x[i+1:]) #от последнего столбца вычитаются  значения уже известных x, умноженных на соответствующие элементы треугольной матрицы (см. свою схему)
    return(np.array(x))